```python

import os

import cv2

import numpy as np

import concurrent.futures

from moviepy.editor import VideoFileClip

def remove_watermark(input_path, output_path, watermark_pos=(0,0), watermark_size=(100,100)):

"""

單文件去水印處理

參數:

input_path: 輸入視頻路徑

output_path: 輸出路徑

watermark_pos: 水印位置（左上角坐標）

watermark_size: 水印尺寸

"""

cap = cv2.VideoCapture(input_path)

frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

 水印區域ROI（區域-of-interest）
roi_x, roi_y = watermark_pos
roi_width, roi_height = watermark_size
逐幀處理
ret = True
while ret:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
提取水印區域（假設水印為固定位置）
roi = frame[roi_y:roi_y+roi_height, roi_x:roi_x+roi_width]
應用去水印算法（示例：均值替換）
mean_val = np.mean(roi)
roi[:] = mean_val
保存幀
cv2.imshow('Processing', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
使用moviepy合并幀（可選）
video = VideoFileClip(input_path)
video = video.set_pos(watermark_pos, watermark_size).set_opacity(0)   隱藏水印
video.write_videofile(output_path)

def batch_remove_watermark(input_dir, output_dir, watermark_pos, watermark_size):

"""

批量處理視頻文件

參數:

input_dir: 輸入文件夾路徑

output_dir: 輸出文件夾路徑

watermark_pos: 水印位置

watermark_size: 水印尺寸

"""

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

 使用多線程加速
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
for video_file in os.listdir(input_dir):
if video_file.lower().endswith(('.mp4', '.mov', '.avi')):
input_path = os.path.join(input_dir, video_file)
output_path = os.path.join(output_dir, video_file)
executor.submit(remove_watermark, input_path, output_path, watermark_pos, watermark_size)

使用示例

if name == "main":

input_directory = "input_videos/"

output_directory = "output_videos/"

watermark_position = (100, 100) 水印左上角坐標

watermark_size = (200, 200) 水印尺寸

batch_remove_watermark(
input_directory,
output_directory,
watermark_position,
watermark_size
)

```

核心實現說明：

1. 視頻解析：使用OpenCV讀取視頻幀
2. 水印定位：
3. 需預先知道水印的固定位置和尺寸（需人工標注）
4. 可通過特征檢測算法自動識別（需額外開發）
5. 去水印算法：
6. 示例方法：均值替換（簡單場景）
7. 實際應用需更復雜的算法：
   • 模板匹配
   • 深度學習去水印（如使用預訓練的GAN模型）
   • 基于圖像分割的水印去除

8. 批量處理：
9. 使用多線程加速
10. 支持文件夾批量處理

進階優化方向：

1. 自動水印識別：python

   使用OpenCV的背景減除算法

   bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

   for frame in video frames:

   fg_mask = bg_subtractor.apply(frame)

2. 深度學習方案：python

   import tensorflow as tf

   model = tf.keras.models.load_model('watermark_removal_model.h5')

   frame = preprocess(frame)

   removed_frame = model.predict(np.expand_dims(frame, axis=0))

3. FFmpeg集成：bash

   使用FFmpeg的濾鏡去水印（需已知精確參數）

   ffmpeg -i input.mp4 -vf "drawtext=text='Watermark':x=100:y=100" output.mp4

注意事項：

1. 法律風險：處理他人視頻需獲得明確授權
2. 性能優化：
3. 使用GPU加速（CUDA/OpenCL）
4. 優化幀處理邏輯
5. 質量保持：
6. 避免過度處理導致畫面模糊
7. 使用高質量編解碼器（如H.265）

推薦工具鏈：

1. 視頻解析：FFmpeg
2. 圖像處理：OpenCV
3. 深度學習：PyTorch/TensorFlow
4. 批量處理：Apache Airflow

如果需要更復雜的解決方案，建議：

1. 提供具體的水印類型（靜態/動態/透明/半透明）

2. 給定水印的坐標參數

3. 說明視頻格式要求

建議在合法合規的前提下進行技術探索，商業用途需謹慎處理版權問題。